Автор работы: Пользователь скрыл имя, 14 Января 2013 в 12:58, курсовая работа
Первым критерием качества модели является стандартная ошибка Standard Error of Est, рассчитывается она по формуле:
Где в числителе стоит остаточная ошибка, а в знаменателе число степеней свободы. Чем ближе значение стандартной ошибки к нулю, тем точнее регрессионная модель. В данной модели с константой Standard Error of Est. = 17,9892, что говорит об относительной точности регрессионной модели. Надо заметить, что при отсутствии в модели константы Standard Error of Est. = 23,0318 , что ещё раз доказывает необходимость включения константы в модель
Семестровая работа
По дисциплине: «Эконометрика»
Москва -2012
Исходные данные для выполнения д/з №1
Номер компании |
Продажи (млн.) |
Количество работников (тыс.) |
Затраты капитала (млн.) |
Затраты НМА (млн.) |
Издержки по проданным товарам (млн.) |
Затраты на оплату труда (млн.) |
Затраты на рекламу (млн.) |
Затраты на НИОКР (млн.) |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
11 |
3802.558 |
39.600 |
206.102 |
157.352 |
2997.270 |
518.000 |
139.729 |
16.413 |
12 |
2576.046 |
22.600 |
50.669 |
47.079 |
1885.905 |
349.491 |
48.817 |
9.500 |
13 |
106.016 |
28.000 |
1.312 |
42.000 |
84.659 |
35.555 |
22.937 |
8.733 |
14 |
5669.895 |
46.881 |
103.000 |
31.100 |
4424.301 |
785.000 |
141.300 |
18.500 |
15 |
319.657 |
2.894 |
4.577 |
2.209 |
246.698 |
42.837 |
87.000 |
1.100 |
16 |
511.722 |
10.100 |
19.560 |
27.000 |
286.229 |
48.999 |
1.870 |
23.652 |
17 |
884.619 |
22.801 |
58.094 |
33.000 |
467.444 |
36.500 |
16.035 |
29.632 |
18 |
166.375 |
2.300 |
3.951 |
5.289 |
111.031 |
31.000 |
4.023 |
38.542 |
19 |
59.131 |
18.000 |
1.140 |
14.500 |
43.743 |
26.321 |
90.325 |
56.982 |
20 |
136.697 |
3.100 |
2.009 |
18.493 |
105.330 |
15.888 |
46.300 |
8.633 |
21 |
767.880 |
8.100 |
37.425 |
18.056 |
519.395 |
112.135 |
21.847 |
2.786 |
22 |
61.328 |
1.139 |
1.388 |
26.325 |
35.202 |
17.314 |
2.427 |
88.523 |
23 |
445.639 |
5.800 |
18.978 |
12.600 |
213.288 |
12.100 |
62.806 |
1.460 |
24 |
2259.632 |
16.027 |
228.727 |
27.335 |
1696.377 |
421.806 |
116.599 |
9.600 |
25 |
624.804 |
8.700 |
86.403 |
2.808 |
408.471 |
168.020 |
33.470 |
9.444 |
26 |
329.958 |
4.000 |
14.946 |
8.371 |
225.041 |
20.985 |
12.979 |
32.000 |
27 |
308.733 |
2.107 |
14.808 |
43.592 |
239.130 |
36.500 |
18.122 |
1.851 |
28 |
598.951 |
5.000 |
39.715 |
27.892 |
481.944 |
45.000 |
39.823 |
0.750 |
29 |
172.792 |
1.576 |
1.659 |
23.542 |
118.709 |
48.200 |
7.909 |
26.333 |
30 |
910.841 |
7.000 |
14.461 |
5.588 |
677.253 |
7.000 |
58.213 |
1.800 |
31 |
142.183 |
1.600 |
5.588 |
72.519 |
126.966 |
1.600 |
2.731 |
57.271 |
32 |
425.083 |
6.833 |
72.519 |
31.803 |
256.284 |
6.833 |
12.144 |
44.155 |
33 |
4337.914 |
36.100 |
306.022 |
101.429 |
2344.163 |
36.100 |
270.258 |
16.110 |
34 |
209.452 |
2.998 |
14.469 |
14.606 |
176.489 |
2.078 |
1.897 |
714.999 |
35 |
62.418 |
3.800 |
3.739 |
7.668 |
34.470 |
2.998 |
44.050 |
121.330 |
36 |
4300.000 |
95.500 |
412.289 |
157.603 |
2108.550 |
5.100 |
257.681 |
11.644 |
37 |
390.683 |
5.100 |
30.848 |
10.855 |
225.108 |
6.300 |
18.378 |
33.477 |
38 |
270.013 |
6.300 |
40.034 |
22.454 |
189.800 |
2.000 |
4.908 |
43.743 |
39 |
97.966 |
2.000 |
6.994 |
5.250 |
64.592 |
31.970 |
2.590 |
18.970 |
40 |
66.409 |
12.526 |
3.757 |
1.009 |
57.231 |
33.200 |
59.130 |
14.946 |
41 |
56.555 |
3.900 |
1.624 |
6.994 |
44.055 |
53.500 |
19.560 |
1.659 |
42 |
3267.955 |
31.979 |
502.040 |
45.614 |
2517.757 |
754.898 |
3.951 |
57.721 |
43 |
2745.744 |
43.968 |
251.034 |
16.111 |
1638.797 |
45.000 |
161.200 |
108.148 |
44 |
2609.000 |
33.200 |
248.000 |
10.000 |
1874.000 |
564.000 |
18.000 |
83.000 |
45 |
1677.602 |
11.644 |
284.609 |
87.483 |
1185.972 |
24.453 |
6.484 |
36.131 |
46 |
6887.621 |
53.500 |
1075.172 |
84.039 |
4721.957 |
1375.800 |
44.070 |
231.469 |
47 |
10584.199 |
132.140 |
714.200 |
22.600 |
7353.500 |
3204.269 |
93.400 |
377.100 |
48 |
2912.764 |
45.854 |
195.268 |
45.643 |
2189.529 |
879.655 |
14.946 |
66.056 |
49 |
4309.582 |
66.800 |
275.308 |
67.312 |
2913.904 |
993.400 |
1.659 |
40.547 |
50 |
1946.477 |
24.453 |
121.330 |
6.292 |
1403.498 |
546.051 |
35.202 |
40.081 |
51 |
9254.117 |
151.200 |
1431.091 |
121.330 |
6187.785 |
2125.201 |
95.951 |
334.806 |
52 |
5018.691 |
62.851 |
479.900 |
1.624 |
3478.099 |
1318.100 |
9.253 |
144.300 |
53 |
1510.780 |
15.300 |
207.932 |
63.519 |
1157.212 |
13.970 |
27.666 |
39.715 |
Расчет описательных статистик
Группы описательных статистик |
Затраты нематериальных активов (млн.) (Y) | ||
Меры центральной тенденции |
Расчет средних значений (Average) |
36,695 |
«Ящик с усами» в удобной форме показывает медиану, минимальное и максимальное значение выборки. Вертикальная линия соответствует значению которое является медианой. Боковые границы прямоугольника соответствуют соответственно 75-му и 25-му процентилям, таким образом "внутрь" прямоугольника попадает 50% наблюдений. Из ящика "торчат" усы, которые заканчиваются в наибольшем и наименьшем значениях . Из графика видно, что максимальные затраты НМА достигаются в точке соответствующей значению 158(отмечено крайней точкой),а минимальные в 1,при этом медианой является вертикальная линия соответствующая значению 23,542,а стандартное отклонение от средних значений затрат на НМА отмечено точкой в прямоугольнике.
Из гистограммы выше можно сделать вывод что имеет место правосторонняя ассиметрия распределения частот ,это также видно по коэффициенту ассиметрии, который мы получили, он больше нуля, что непременно говорит о правосторонней ассиметрии. График распределения показывает значения коэффициента эксцесса. Если коэффициент больше нуля, то график имеет крутизну превышающую нормальную, как в данном случае.
А вот так выглядит разброс значений затрат НМА:
|
Медиана |
23,542 | ||
Мода |
- | ||
Меры изменчивости |
Дисперсия S2 |
1545,803956 | |
Стандартное отклонение S(Standard deviation) |
39,31671344 | ||
Коэффициент вариации CV (Coeff. of variation) |
107,14% | ||
Характеристики диапазона распределения |
Минимум Min (Minimum) |
1,009 | |
Максимум Max (Maximum) |
157,603 | ||
Размах R (Range) |
156,594 | ||
Сумма Sum |
1577,888 | ||
Показатели формы распределения |
Эксцесс Э (kurtosis) |
2,78901 | |
Ассиметрия А (skewness) |
1,75379 | ||
Группы описательных статистик |
Продажи (млн.) (X1) | ||
Меры центральной тенденции |
Расчет средних значений (Average) |
1948,755 |
Из графика видно, что максимальные продажи достигаются в точке соответствующей значению 10,5 тысяч (отмечено крайней точкой), при этом медианой является вертикальная линия соответствующая значению 624,804, а стандартное отклонение от средних значений продаж отмечено точкой в прямоугольнике. Продажи имеют правостороннюю ассиметрию распределения частот, как видно из графика и из значения коэффициента ассиметрии.
График распределения значений продаж имеет крутизну превышающую нормальную, т.к. эксцесс равен 3,25. Графически разброс значений продаж выглядит следующим образом:
|
Медиана |
624,804 | ||
Мода |
- | ||
Меры изменчивости |
Дисперсия S2 |
6379047,405 | |
Стандартное отклонение S(Standard deviation) |
2525,677613 | ||
Коэффициент вариации CV (Coeff. of variation) |
129,60% | ||
Характеристики диапазона распределения |
Минимум Min (Minimum) |
56,555 | |
Максимум Max (Maximum) |
10584,199 | ||
Размах R (Range) |
10527,644 | ||
Сумма Sum |
83796,482 | ||
Показатели формы распределения |
Эксцесс Э (kurtosis) |
3,24872 | |
Ассиметрия А (skewness) |
1,81391 | ||
Группы описатель ных статистик |
Количество работников (тыс.) (X2) | ||
Меры центральной тенденции |
Расчет средних значений (Average) |
25,704 |
Из графика видно, что максимальное количество работников достигается в точке соответствующей значению 151,2 (отмечено крайней точкой), при этом медианой является вертикальная линия соответствующая значению 11,644 , а стандартное отклонение от средних значений количества работников отмечено точкой в прямоугольнике.
В случае частотного распределения количества работников, как и в случаях выше имеет место правосторонняя ассиметрия, т.к. коэффициент её равен 2,27 > 0.
График распределения значений количества работников имеет крутизну превышающую нормальную, т.к. эксцесс равен 5,55.
|
Медиана |
11,644 | ||
Мода |
- | ||
Меры изменчивости |
Дисперсия S2 |
1133,654364 | |
Стандартное отклонение S(Standard deviation) |
33,66978414 | ||
Коэффициент вариации CV (Coeff. of variation) |
130,99% | ||
Характеристики диапазона распределения |
Минимум Min (Minimum) |
1,139 | |
Максимум Max (Maximum) |
151,200 | ||
Размах R (Range) |
150,061 | ||
Сумма Sum |
1105,271 | ||
Показатели формы распределения |
Эксцесс Э (kurtosis) |
5,55063 | |
Ассиметрия А (skewness) |
2,27429 | ||
Группы описатель ных статистик |
Затраты капитала (млн.) (X3) | ||
Меры центральной тенденции |
Расчет средних значений (Average) |
176,574 |
Из графика видно, что максимальные затраты капитала достигаются в точке соответствующей значению 1431 (отмечено крайней точкой), при этом медианой является вертикальная линия соответствующая значению 40,034, а стандартное отклонение от средних значений затрат капитала отмечено точкой в прямоугольнике.
Частотное распределение затрат капитала имеет правостороннюю ассиметрию, т.к её коэффициент равен 2,78 , то есть больше нуля График распределения значений количества работников имеет крутизну превышающую нормальную, т.к. эксцесс равен 8,74.
Так выглядит разброс значений затрат капитала. |
Медиана |
40,034 | ||
Мода |
- | ||
Меры изменчивости |
Дисперсия S2 |
86385,10955 | |
Стандартное отклонение S(Standard deviation) |
293,9134389 | ||
Коэффициент вариации CV (Coeff. of variation) |
166,45% | ||
Характеристики диапазона распределения |
Минимум Min (Minimum) |
1,140 | |
Максимум Max (Maximum) |
1431,091 | ||
Размах R (Range) |
1429,951 | ||
Сумма Sum |
7592,691 | ||
Показатели формы распределения |
Эксцесс Э (kurtosis) |
8,74642 | |
Ассиметрия А (skewness) |
2,78515 | ||
Описательные статистики дают нам возможность оценить характер распределения данных в изучаемой выборке. На основании этой оценки мы можем принять решение о том, какие критерии надлежит использовать в дальнейшей работе – например, при сравнении выборок. Описательные статистики являются основой построения статистических графиков и диаграмм – например, диаграмм размаха, т.е. являются предварительным этапом в проведении визуального анализа данных. Таким образом, можно отнести их к категории разведочных методов анализа данных. Значения ассиметрии бывают положительные и отрицательные. Положительные, сдвигают график влево, а отрицательные – вправо. Эксцесс показывает меру крутости кривой распределения, чем выше значение, тем острее график. Чем выше дисперсия, стандартное отклонение или коэффициент вариации тем сильнее разбросаны значения переменной относительно среднего.
Корреляционный анализ
Num |
Y |
x1 |
x2 |
x3 |
№ п/п(11-51) |
Затраты НМА (млн.) |
Продажи (млн.) |
Количество работников (тыс.) |
Затраты капитала (млн.) |
1 |
157,352 |
3802,558 |
39,600 |
206,102 |
2 |
47,079 |
2576,046 |
22,600 |
50,669 |
3 |
42,000 |
106,016 |
28,000 |
1,312 |
4 |
31,100 |
5669,895 |
46,881 |
103,000 |
5 |
2,209 |
319,657 |
2,894 |
4,577 |
6 |
27,000 |
511,722 |
10,100 |
19,560 |
7 |
33,000 |
884,619 |
22,801 |
58,094 |
8 |
5,289 |
166,375 |
2,300 |
3,951 |
9 |
14,500 |
59,131 |
18,000 |
1,140 |
10 |
18,493 |
136,697 |
3,100 |
2,009 |
11 |
18,056 |
767,880 |
8,100 |
37,425 |
12 |
26,325 |
61,328 |
1,139 |
1,388 |
13 |
12,600 |
445,639 |
5,800 |
18,978 |
14 |
27,335 |
2259,632 |
16,027 |
228,727 |
15 |
2,808 |
624,804 |
8,700 |
86,403 |
16 |
8,371 |
329,958 |
4,000 |
14,946 |
17 |
43,592 |
308,733 |
2,107 |
14,808 |
18 |
27,892 |
598,951 |
5,000 |
39,715 |
19 |
23,542 |
172,792 |
1,576 |
1,659 |
20 |
5,588 |
910,841 |
7,000 |
14,461 |
21 |
72,519 |
142,183 |
1,600 |
5,588 |
22 |
31,803 |
425,083 |
6,833 |
72,519 |
23 |
101,429 |
4337,914 |
36,100 |
306,022 |
24 |
14,606 |
209,452 |
2,998 |
14,469 |
25 |
7,668 |
62,418 |
3,800 |
3,739 |
26 |
157,603 |
4300,000 |
95,500 |
412,289 |
27 |
10,855 |
390,683 |
5,100 |
30,848 |
28 |
22,454 |
270,013 |
6,300 |
40,034 |
29 |
5,250 |
97,966 |
2,000 |
6,994 |
30 |
1,009 |
66,409 |
12,526 |
3,757 |
31 |
6,994 |
56,555 |
3,900 |
1,624 |
32 |
45,614 |
3267,955 |
31,979 |
502,040 |
33 |
16,111 |
2745,744 |
43,968 |
251,034 |
34 |
10,000 |
2609,000 |
33,200 |
248,000 |
35 |
87,483 |
1677,602 |
11,644 |
284,609 |
36 |
84,039 |
6887,621 |
53,500 |
1075,172 |
37 |
22,600 |
10584,199 |
132,140 |
714,200 |
38 |
45,643 |
2912,764 |
45,854 |
195,268 |
39 |
67,312 |
4309,582 |
66,800 |
275,308 |
40 |
6,292 |
1946,477 |
24,453 |
121,330 |
41 |
121,330 |
9254,117 |
151,200 |
1431,091 |
42 |
1,624 |
5018,691 |
62,851 |
479,900 |
43 |
63,519 |
1510,780 |
15,300 |
207,932 |
Информация о работе Корреляционный анализ, регрессионная модель